## PENGARUH VARIABLE ACCELERATION FACTOR PADA PENGELOMPOKAN DOKUMEN TEXT BERBAHASA INDONESIA DENGAN DARWINIAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ANT COLONY CLUSTERING
Ariadi Retno 1 , Ely Setyo Astuti 2 , Indra Dharma Wijaya 3
Manajemen Informatika, Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang E-mail: 1 faniri4education@gmail.com, 2 Nugelys2005@yahoo.com

## ABSTRAK
Permasalahan  pada  metode Ant  Colony  Clustering (ACC) terdapat  variabel  yang  nilainya  jika tanpa optimasi akan bersifat statis. Tujuan diterapkan metode optimasi dan Variabel Acceleration (VA) diharapkan mendapatkan nilai Fmeasure yang lebih tepat. Metode optimasi pada penelitian ini  diterapkan  pada  metode    ACC  dimana  pada  metode  ACC  terdapat  variabel  yang  nilainya berpengaruh  pada  hasil  akhir  dari  nilai F-Measure dari  pengelompokan  data  teks  berbahasa indonesia  pada  setiap  iterasinya.  Metode  optimasi  yang  diterapkan  adalah  metode Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) dimana metode optimasi tersebut menganalisa karakteristik data  dengan nilai  terburuk  dengan  karakteristik  data  yang memiliki nilai  terbaik dengan harapan akan mendapatkan generasi nilai yang lebih baik pada iterasi selanjutnya. Variable  Acceleration diterapkan  pada  metode  optimasi  DPSO agar  mendapatkan  nilai  generasi  yang  lebih berkarakteristik  sehingga  mendapatkan  nilai  yang  lebih  tepat  jika  dibandingkan  tanpa  pengaruh VA. Berdasarkan hasil uji coba pada setiap metode dimana setiap metode dilaksanakan lima kali uji coba,  pada ketiga metode yaitu metode semut dengan Particle Swarm Optimization (antPSO), metode  semut  dengan  DPSO  (antDPSO),  metode  semut  dengan  DPSO  dengan  pengaruh  VA (antDPSOVA)    memiliki  rata-rata  yaitu  data  dengan    metode  antPSO  adalah  86%    metode antDPSO adalah 87% metode antDPSOVA adalah 95% dengan karakteristik pengaruh dari metode VA adalah kecenderungan meminimumkan nilai dari F-measure pada setiap iterasinya.
Kata  kunci :  Darwinian  Particle  Swarm  Optimization,  Variable  Acceleration,  Algoritma  Semut, DataTeks.

## ABSTRACT
The  problem  with  Ant  Colony  Clustering  (ACC) method  is  the  variable  whose  value  if  without optimization will be static. The purpose of applied optimization method and Variable Acceleration (VA)  is  expected  to  get  a  more  appropriate  Fmeasure  value.  The  optimization  method  in  this research is applied to ACC method where ACC method has variable whose value has an effect on the final result of F-Measure value from clustering of Indonesian text data on each iteration. The optimization method applied is Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) method where the optimization  method  analyzes  the  data  characteristic  with  the  worst  value  with  the  data characteristic which has the best value in hopes of getting better value generation in next iteration. Variable Acceleration is applied to DPSO optimization method in order to get more characteristic generation value so as to get more precise value when compared without VA influence. Based on test result on each method where each method is carried out five times trial, in the three method is ant method with Particle Swarm Optimization (antPSO), ant method with DPSO (antDPSO), ant method with DPSO with influence of VA (antDPSOVA) have mean that data with antPSO method is 86% antDPSO method is 87% antDPSOVA method is 95% with characteristic influence of VA method is the tendency to minimize the value of F-measure on each iteration.
Keywords : Darwinian Particle Swarm Optimization, Variable Acceleration, Ants Algorithm, Text Data.

## PENDAHULUAN
Pada  penelitian  ini  menerapkan pengaruh variabel dimana pada penelitian sebelumnya pengaruh Variabel Acceleration yaitu  mengurangi  nilai kesalahan  dari  persamaan  matematika [1],  pada  penelitian  ini  menerapkan pengaruh Variabel  Acceleration untuk data  teks  dengan  menganalisa Fmeasure
pada setiap iterasinya. Pada penelitian ini terdapat metode optimasi yang diterapkan  yaitu  metode Darwinian Particle  Swarm  Optimization dimana menerapkan Variable Acceleration untuk data teks.
Pada  metode  algoritma  semut [2][3][6] terdapat beberapa variabel yang ditentukan  oleh  user,  dengan  metode optimasi    maka  dapat  mengotomatisasi variabel tersebut otomatis. Variabel yang dioptimasi  pada  penelitian  ini  yaitu jumlah  semut,  alpha,  beta  dan  rho. Metode optimasi yang diterapkan
berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO)  yaitu Darwinian  PSO (DPSO) yaitu metode yang memiliki karakteristik sifat  dari  konsep Darwinian yaitu membelajarkan data dengan nilai terjelek diubah  dengan  nilai  terbaik  pada  setiap iterasinya.
Pengaruh  variabel  yaitu Variable Acceleration pada  penelitian  sebelumnya [1] yang diterapkan pada data matematika berpengaruh mengurangi nilai kesalahan lebih baik jika dibandingkan  dengan  metode  optimasi PSO  ataupun  DPSO.  Sedangkan  pada penelitian  ini  akan  menelaah  pengaruh variabel  yaitu Variable  Acceleration untuk  data  teks  berbasis antClustering berdasarkan F-Measure.
F-measure menjadi  sisi  penelaah  pengaruh Variable Acceleration untuk data teks karena pada
F-Measure
menghitung
tingkat kemiripan  pada  cluster  data  yang  akan dikelompokkan oleh data teks.

## METODE
Pada  kajian  pustaka  ini  akan membahas mengenai materi yang
mendukung  penelitian  ini  yaitu      materi mengenai metode  optimasi  Konsep
Optimasi  Variabel, Darwinian  Particle
Swarm  Optimization [1][2][5], Variable Acceleration Factor [4].
Metode  optimasi  secara  konsep adalah  mencari  nilai  optimasi  variabel secara  otomatis,  jika    variabel  tersebut memiliki  nilai  variabel  yang  tidak  tetap. Pada  umumnya  nilai  variabel  yang dioptimasi  yaitu  persamaan  matematika ataupun  suatu  metode  yang  dipengaruhi oleh variabel dimana nilainya tidak tetap.
Nilai variabel yang tepat akan dibelajarkan  dengan  metode  optimasi pada setiap iterasinya hingga mendapatkan kesalahan minimum dimana  terdapat  target    kesalahan sehingga  diharapkan  mendekati  nilai target kesalahan yang ditentukan.
Pada  penelitian  ini  menerapkan metode optimasi berbasis Particle Swarm Optimization (PSO), dimana pada konsep metode  ini  adalah  terdapat  inisialisasi nilai  data  variabel  yang  akan  dioptimasi dan dilakukan  proses  pembelajaran dengan  metode  PSO  dengan  iterasi dimana  terdapat  target  dengan  tujuan meminimalkan  kesalahan  pada  setiap iterasinya.
Pada  penelitian  ini  menerapkan metode Darwinian Particle Swarm
Optimization (DPSO),  dimana  pada metode  DPSO  merupakan  metode  yang berbasis  karakteristik Darwinian dan berbasis  metode  PSO.  Karakteristik Darwinian pada  metode  DPSO  adalah mengurangi  karakteristik  variabel  yang memberikan  nilai  kesalahan  tertinggi dengan mengubahnya dengan nilai variabel  dengan  nilai  kesalahan  yang minimum.  Sedangkan  karakteristik  PSO pada metode DPSO adalah mengotomatisasi nilai variabel yang akan dioptimasi  dengan  karakteristik  PSO yaitu terarah pada nilai dengan kesalahan minimum  pada  setiap  iterasinya.  Dengan menggabungkan  kedua  karakteristik  ini maka  diharapkan  akan  memperoleh  nilai kesalahan  yang  lebih  minimum  dengan metode DPSO.
Variable  Acceleration  Factor
pada  penelitian  ini  diterapkan  untuk membelajarkan nilai variabel yang bersifat  konstanta  pada  metode Particle Swarm  Optimization dimana  pada  setiap iterasinya  akan  menambah  kemungkinan nilai pada nilai konstanta dengan harapan akan mendapatkan nilai yang sebelumnya bersifat konstan dan dapat mengoptimalkan nilai pada setiap iterasinya. Dengan  mengoptimalkan  nilai variabel  konstan  yang  dipengaruhi  oleh
Variable Acceleration  Factor yang  akan berpengaruh  pada  nilai  pembelajaran sehingga  dengan  harapan  mengurangi jumlah  nilai  kesalahan  pembelajaran pada setiap iterasinya.
Pada penelitian ini dengan metode Darwinian Particle Swarm
Optimization (DPSO)  dengan  pengaruh Variable  Acceleration  Factor dimana metode  DPSO  untuk  optimasi  secara otomatis  dengan  harapan  memiliki  nilai kesalahan  yang  lebih  minimum  jika dibandingkan dengan metode PSO ( Particle Swarm Optimization ) sedangkan Variable  Acceleratio  Factor
pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  nilai  dinamis  pada  variabel yang bersifat konstan pada metode DPSO sehingga  dapat  memberikan  kemung- kinan  nilai  yang  lebih  beragam  dengan harapan  akan  menemukan  nilai  dengan kesalahan  yang  lebih  minimum.  Berikut diagram  metode  DPSOVA (Darwinian Particle  Swarm  Optimization  Variable Acceleration Factor).
Gambar  1  adalah  diagram  untuk metode  DPSOVA  dimana  variabel  yang diperbarui secara otomatis pada penelitian  ini  adalah  empat  variabel  dari algoritma  semut  yaitu  variabel  jumlah semut, alpha (untuk mengetahui pengaruh pheromone terhadap terpilihnya node), betha (untuk menghitung  jarak  antara  dokumen)  dan rho  (untuk  nilai  tingkat  penguapan  dari nilai pheromone ). Berikutnya menghitung  position  dengan  metode
PSO,  sedangkan Variable  Acceleration
Factor untuk  mencari  nilai  konstanta  c sehingga berpengaruh pada penghitungan
memperbaiki  nilai velocity .  Selanjutnya memperbaiki data pada setiap generasinya  dengan  mengubah  nilai terburuk  dengan  nilai  terbaik  yang merupakan  karakteristik  dari  metode DPSO.  Berikutnya  menganalisa  sesuai dengan  jumlah  iterasi  ataukah  target error,  jika  sesuai  maka  selesai  metode DPSOVA  atau  jika  belum  memenuhi target  kesalahan  maka  pembelajaran DPSOVA  pada  data  yang  telah  diupdate akan dibelajarkan untuk iterasi berikutnya.

## Variable Acceleration Factor
Variable  Acceleration  Factor memiliki rumusan seperti pada
Persamaan 1 dan 2.
Pembelajaran DPSO Gambar 1.  Diagram DPSOVA Sesuai target iterasi atau target Start Inisialisasi variabel Update Variable Acceleration Factor pada konstanta Update T end Y Update N
Dimana  arti  dari  nilai  C 1 dan  C 2 adalah nilai  konstanta  yang  mempengaruhi  nilai velocity .  Sedangkan  nilai  C 1f dan    C 1i adalah  nilai  ininsial  awal,  demikian  nilai C 2f dan  C 2i . Metode penelitian pada penelitian ini menerapkan pada data yaitu dokumen  berita  berbahasa  indonesia dengan  konsep  sebagaimana  diagram pada Gambar 2.
Gambar 2. Konsep Diagram penelitian optimasi clustering DPSOVA pada algoritma semut .
Sesuai  diagram  pada  Gambar  2, maka secara konsep penelitian ini adalah menganalisa data teks berbahasa indonesia  dilanjutkan  dengan  clustering metode  ACCDPSOVA  dan  hasilnya analisa  berdasarkan  Fmeasure  yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  adalah  beberapa  uji  coba yang  membandingkan  optimasi  dengan metode
ACPSO, ACDPSO dan ACDPSOVA terhadap algoritma semut.
Tabel  1.  Hasil  Uji  Coba  Perbandingan  Total Rata-rata ACPSO, ACDPSO, ACDPSOVA
Rata-rata   F Measure kACPSO Rata-rata   F Measure ACDPSO Rata-rata   F Measure ACDPSOVA 0,867429147  0,875206825  0,953957034
Berdasarkan  hasil  uji  coba  dari
Tabel  1,  maka  hasil F-Measure terbaik pada  ACDPSOVA  berikutnya    adalah ACDPSO  dan  terakhir  adalah  ACPSO. Berdasarkan Gambar 3, maka pada setiap rata-ratanya  nilai  ACDPSOVA  memiliki nilai  tertinggi jika dibandingkan ACPSO dan ACDPSO, sedangkan antara ACPSO dan  ACDPSO  nilai  akhir  dari  ACDPSO dari  uji  coba  ini  lebih  baik  jika dibandingkan ACPSO yang akan dijelaskan sebagaimana Tabel 2.

## Gambar 3  Grafik perbandingan rata-rata setiap iterasi
Tabel 2. Analisa Rata-rata total setiap iterasi ACPSO, ACDPSO, ACDPSOVA
Uji Coba ke- ACPSO F Measure kACDPSO F Measure ACDPSOVA F Measure 1 0,826276 0,920859 0,955661544 2 0,892471 0,81231 0,981982 3 0,882346 0,888905 0,948348 4 0,847389 0,829141 0,981982 5 0,888664 0,924819 0,901811 Rata rata 0,8674291 0,8752068 0,953957
Pada  ACDPSO  untuk  iterasi  ke-10 memiliki  nilai  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan  ACPSO,  sedangkan  ACDPSOVA lebih  baik  dari  kedua  metode  yaitu  ACPSO dan  ACDPSO.    Pada  gambar  3  merupakan flowchart  dari  penelitian  ini  yaitu  optimasi metode  ant    clustering  dengan  optimasi DPSOVA.
1 2 Optimasi Algoritm a Semut Data text berbahas Preproses Fmeasur e
Penjelasan  dari  Gambar  4  yang merupakan  metode  yang  diterapkan  di penelitian ini yaitu metode Ant Clustering  (Algoritma  Semut)  dengan optimasi  metode  Darwinian  PSOVA (DPSOVA)  dimana  tahapan  awal  yaitu inisialisasi keempat variabel yang bersifat statis jika tanpa metode  optimasi dan jika dengan metode optimasi
memiliki sifat dinamis. Penerapan
Variabel  Acceleration pada penelitian  ini
pada  saat  optimasi  metode  DPSO  ketika mencari  nilai  konstanta  secara    dinamis yang  dipengaruhi  oleh  iterasi.  Jika  tanpa
Variable Acceleration maka nilai
konstanta  akan  bersifat  tetap,  jika menerapkan  Variable  Acceleration  maka nilai  konstanta  akan  berubah  sesuai iterasi  dan  bersifat  lebih  dinamis, sehingga  diharapkan  akan  mendapatkan nilai  dengan  Fmeasure  dengan  nilai minimum mungkin.
T Iterasi=Iterasi+1 Algoritma semut Menghitung pheromone
(3) Dimana     , 2 2 j i k kj ki ij
d d w w      (4)

## Update pheromone
(5) Dimana (6)
Start Inisialisasi awal Alpha, betha, rho, jumlah semut Menghitung F-Measure (acuan Error) Update nilai jumlah semut, Alpha, betha dan rho dengan DPSOVA Selesai Error memenuhi Target Error atau iterasi hingga  target iterasi Y
Gambar 4. Flowchart Optimasi Algoritma Semut dengan DPSOVA
Tabel 3. Analisa Rata-rata setiap iterasi ACPSO, ACDPSO, ACDPSOVA dari 5 uji coba
Iterasi ke- Rata2 ACPSO Rata2 ACDPSO Rata2 ACDPSOVA 1 0,593022353 0,38477533 0,593248658 2 0,687796273 0,501406176 0,753171318 3 0,802238999 0,501406176 0,86616426 4 0,860468373 0,637012117 0,89286972 5 0,867429147 0,693673084 0,89286972 6 0,867429147 0,716114366 0,89286972 7 0,867429147 0,733310516 0,915997853 8 0,867429147 0,772438565 0,915997853 9 0,867429147 0,846562857 0,942443167 10 0,867429147 0,875206825 0,953957034
Dari  Tabel  3,  yang  merupakan rata-rata  dari  5  uji  coba  dari  setiap metode,  dari  hasil  uji  coba  didapatkan bahwa pada iterasi 1 hingga iterasi ke-10
dari rata-rata uji coba maka didapatkan
hasil  analisa  bahwa  metode  dengan pengaruh  Variable  Acceleration  akan didapatkan  nilai  kesalahan  Fmeasure lebih  minimum  dibandingkan  dengan metode yang lain.

## Tabel 4. Analisa 5 Uji Coba Ant Clustering dengan PSO
Iterasi ke pso1 pso2 pso3 pso4 pso5 iterasi 1 0,428126828 0,375396825 0,661125811 0,847388947 0,653073353 iterasi 2 0,609018759 0,383541984 0,71036801 0,847388947 0,888663664 iterasi 3 0,61973402 0,773062558 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 4 0,826276276 0,857667169 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 5 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 6 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 7 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 8 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 9 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664 iterasi 10 0,826276276 0,892471042 0,882345807 0,847388947 0,888663664

## Tabel 5. Analisa 5 Uji Coba Ant Clustering dengan DPSO
Iterasi ke dpso1 dpso2 dpso3 dpso4 dpso5 iterasi 1 0,354329004 0,426154401 0,41049356  0,375891376 0,357008307 iterasi 2 0,396995347 0,426154401 0,41049356  0,375891376 0,897496197 iterasi 3 0,396995347 0,426154401 0,41049356  0,375891376 0,897496197 iterasi 4 0,72033867 0,445649546 0,745684796  0,375891376 0,897496197 iterasi 5 0,920859321 0,503909754 0,745684796 0,40041535 0,897496197 iterasi 6 0,920859321 0,616116166 0,745684796 0,40041535 0,897496197 iterasi 7 0,920859321 0,616116166 0,745684796  0,459073359 0,924818937 iterasi 8 0,920859321 0,668156468 0,745684796  0,602673303 0,924818937 iterasi 9 0,920859321 0,812310402 0,745684796 0,829140829 0,924818937 iterasi 10 0,920859321 0,812310402 0,888904639  0,829140829 0,924818937

## Tabel 6. Analisa 5 Uji Coba Ant Clustering dengan DPSOVA
Iterasi ke dpsova1 dpsova2 dpsova3 dpsova4 dpsova5 iterasi 1 0,406456456 0,773136773 0,573386673 0,603643579 0,60961981 iterasi 2 0,525722926 0,773136773 0,897343497 0,737145887 0,832507508 iterasi 3 0,89809221 0,800870419 0,897343497 0,902007664 0,832507508 iterasi 4 0,89809221 0,92972973 0,897343497 0,902007664 0,8371755 iterasi 5 0,89809221 0,92972973 0,897343497 0,902007664 0,8371755 iterasi 6 0,89809221 0,92972973 0,897343497 0,902007664 0,8371755 iterasi 7 0,89809221 0,92972973 0,948348348 0,902007664 0,901811314 iterasi 8 0,89809221 0,92972973 0,948348348 0,902007664 0,901811314 iterasi 9 0,89809221 0,981981982 0,948348348 0,981981982 0,901811314 iterasi 10 0,955661544 0,981981982 0,948348348 0,981981982 0,901811314
Pada  Tabel  4,  5,dan  6  adalah tabel  untuk  menampilkan  hasil  F- Measure  dari  hasil  clustering  dengan optimasi dari PSO, DPSO dan DPSOVA. Pada hasil dari optimasi dengan PSO dari Tabel  4  berdasarkan  hasil  uji  coba  pada penelitian  ini  maka  didapatkan  bahwa optimasi  nilai  dengan  metode  PSO memiliki  kecenderungan  hasil  yang memiliki  nilai  yang  mudah  stabil  jika dibandingkan  dengan  nilai  optimasi  dari pengaruh  dengan  metode  Darwinian maka  hasilnya  lebih  dinamis  dan  tidak mudah mengalami kestabilan. Jika dibandingkan  dengan  pengaruh Variable Acceleration maka memiliki nilai
karakteristik  bahwa  hasil  akhir  uji  coba dari  metode  dengan  pengaruh Variable Acceleration memiliki  nilai  yang  lebih baik  jika  dibandingkan  dengan  nilai DPSO tanpa pengaruh Variable Acceleration akan  tampil  rata-ratanya pada Tabel  7.
Tabel 7. Analisa Rata-rata 5 Uji Coba Ant Clustering dengan PSO,DPSO, DPSOVA
Uji coba ke ACC PSO ACCDPSO ACCDPSOVA 1 0,898225498 0,920859321 0,955661544 2 0,892471042 0,812310402 0,981981982 3 0,882345807 0,888904639 0,948348348 4 0,847388947 0,829140829 0,981981982 5 0,888663664 0,924818937 0,901811314 Dari hasil uji coba dari penelitian
ini  maka  didapatkan  bahwa  rata-rata  uji coba  dari  ke-5  uji  coba  pada  nilai  F- measure  maka  didapatkan  rata-rata  nilai dari ACCDPSOVA
memiliki
kecenderungan nilai kesalahan yang lebih minimum  sehingga  lebih  mendapatkan nilai hasil uji coba Fmeasure mendekati 1 dimana  pada  hasil  percobaan  1  hingga percobaan  4  maka  nilai  ACCDPSOVA memiliki  nilai  rata-rata  uji  coba  dengan nilai Fmeasure mendekati 1.

## SIMPULAN
Berdasarkan uji coba dari metode ACPSO,  ACDPSO  dan  ACDPSOVA terhadap data teks dapat diambil kesimpulan bahwa:
1. Berdasarkan analisa pada setiap iterasinya  dari  Tabel  2,  maka  metode ACDPSOVA yaitu  metode ACDPSO dengan pengaruh Varible Acceleration  (ACDPSOVA)  memiliki nilai  kesalahan  yang  lebih  minimum berdasarkan  nilai  Fmeasure  yang didapatkan  lebih  baik  pada  setiap
iterasinya  dimana  Fmeasure  yang diharapkan adalah 1.
2. Pada  Tabel  3,  4,  5,  6,  dan  7 menunjukkan  karakteristik  dari  hasil optimasi dengan ACCDPSOVA menunjukkan  kecenderungan  hasil optimasi  dengan  DPSOVA  memiliki nilai  Fmeasure  mendekati  target  yaitu bernilai 1. Sehingga pengaruh Variable Acceleration terhadap metode ACCDPSOVA adalah mendekati nilai F- measure  yang  sempurna  sesuai  dengan tujuan dari penelitian ini yaitu mendapatkan  nilai  Fmeasure  mendekati nilai  1  dengan  harapan  lebih  baik  jika dibandingkan  dengan  tanpa  pengaruh Variable  Acceleration  sesuai  dengan hasil  uji  coba  sebagaimana  hasil  dari Tabel 1 hingga Tabel 7.

## SARAN
Untuk penelitian berikutnya
metode  ini  dapat  diterapkan  untuk optimasi  pada  aplikasi  beberapa  metode jaringan  syaraf  tiruan  dan  dianalisa pengaruhnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih kepada Dikti dan  Politeknik  Negeri  Malang  telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Retno, A. T. H. “ Metode  Algoritma Genetika  dan  Darwinian  Particle Swarm            Optimization dengan
Variable  Acceleration  Factor  Untuk Fungsi Multimodal “, Jurnal Simantec , Vol 5, 2016.
[2]  C.M.Bishop. Pattern  Classification and  Machine  Learning ,  Springer,
2006.
[3]  R.O.  Duda,  P.E.  Hart,  dan  D.G. Stork, Pattern Classification ,
Wiley, New      York, 2001,. [4]  Shukla, M. , Mishra, G.R., “DAPSO and  PSO-VAF  in  Linear  Phase Digital Low Pass FIR Filter
Design”, Circuits  and  Systems ,  Vol.
5, pp. 57-67, 2014.
[5] Tillett,  T.,  Rao,  T.M.  ,  Sahin,  F.    , Rao,  R.,”  Darwinian  particle  swarm
Optimization”. In:  Proceedings  of the 2nd Indian international conference on artificial intelligence, Pune, Índia , pp. 1474–1487, 2005 . [6]  Boryczka,  U.,    Ant  Clustering Algorithm, Intelligent  Information Systems ,  Institute  of  Computer Science,    University  of  Silesia, Sosnowiec,  Poland,  ISBN  978-83- 60434-44-4, pages 377–386, 2008